2026 年 7 月 25 日，围绕美国是否应限制开放权重 AI 模型，硅谷多位重量级科技领袖集中发声。
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英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋率先发布由 25 家科技公司和机构共同签署的公开信《开放权重与美国 AI 领导力》。
签署方包括 American Innovators Network、Andreessen Horowitz、Arcee AI、Arena、Black Forest Labs、Box、CrowdStrike、Dell、Emergence Capital、Hugging Face、IBM、The Linux Foundation、Mariana Minerals、Meta、Microsoft、Mistral、Mozilla、NVIDIA、Palantir、Perplexity、Reflection、Replit、ServiceNow、Telnyx、Y Combinator。
随后，Meta CEO 马克·扎克伯格、埃隆·马斯克、OpenAI CEO 山姆·奥特曼等相继转发或公开支持，微软 CEO 萨提亚·纳德拉、戴尔科技创始人迈克尔·戴尔等也加入声援
联名信呼吁美国不要为开放模型“上锁”
这封公开信的核心诉求，是要求美国政策制定者避免对开放权重模型实施宽泛或过早的限制。
联署方认为，美国能否保持 AI 领导地位，不能只看哪家公司拥有最强的单一模型，还要看 AI 能否进入更多行业、企业和公共机构。
开放权重模型允许开发者下载、检查、修改并自行部署模型，可以降低企业使用 AI 的成本，减少对少数 API 服务商的依赖，也能让研究人员和安全团队检查模型、发现漏洞并开发防护措施。
公开信承认，模型权重一旦发布，原始开发者将难以控制其后续用途，经过修改的版本也更难追踪。
但联署方认为，封闭模型同样可能被攻击或滥用，若先进 AI 能力过度集中在少数厂商手中，还可能形成新的单点风险。
联署方因此主张，监管部门应针对知识产权盗用、恶意使用和具体违法行为采取措施，而不是直接限制开放模型或模型蒸馏等通用技术。
开放模型之争已经进入华盛顿
此次联名信发布之际，美国政府和国会正在重新审视开放权重模型带来的国家安全、知识产权和国际竞争问题。
争议焦点之一，是中国公司推出的开放模型正在缩小与美国闭源前沿模型的差距。美国部分政策人士担忧，中国 AI 公司可能通过模型蒸馏等方式提取美国模型能力，并借助开放发布迅速扩大国际影响。
但英伟达、微软和 Meta 等公司担心，若美国以安全或知识产权为由全面限制开放模型，可能削弱本土开发者生态，抬高企业使用 AI 的成本，并将开放模型的话语权让给其他国家。
从此次公开表态看，硅谷围绕开放模型已经形成一个罕见的跨阵营联盟。
扎克伯格代表开放权重路线，黄仁勋代表计算基础设施阵营，纳德拉和迈克尔·戴尔代表云计算与企业部署市场，马斯克和奥特曼则来自未参与联署的前沿模型公司。
尤其是奥特曼的跟进，即使美国最具代表性的闭源 AI 公司，也不希望开放模型路线被直接封死。
联名信全文如下。
开放权重与美国 AI 领导力
20 世纪 80 年代，早期的开源软件先驱挑战了当时的一种主流观念：只有企业牢牢掌控代码，软件才能持续进步。开源运动则主张建立一个透明、开放的生态，让世界各地的开发者都能研究、修改和改进软件。
如今，开源社区开发的软件已经支撑起互联网的大部分基础设施，也被全球大型科技公司广泛采用。美国军方和联邦机构在科学研究、网络安全等关键任务中，同样大量使用开源软件。
开源带来的不只是更低的软件成本。
它还建立了一套共享的知识基础，几代美国工程师和企业家正是在此之上，逐步掌握并积累了属于自己的技术能力。
今天，美国在人工智能领域面临着类似的选择。
衡量美国是否继续保持 AI 领先，不能只看某一个前沿模型是否最强，更要看美国能否建立一个强大、开放，并能深入各行各业的 AI 生态。
要做到这一点，需要让更多人和机构能够使用 AI，鼓励市场竞争，发展完善的应用生态，并让用户对自己依赖的技术拥有更大的掌控权。
开放权重模型正是其中的重要基础。
所谓开放权重模型，是指任何人都可以下载、检查、修改，并部署在自己基础设施上的 AI 模型。它们可以让先进 AI 更容易获得，也更方便针对不同需求进行调整和使用。
开放权重能够让更多企业和机构参与 AI 产业。
初创公司、成熟企业、大学和公共机构，无需从零开始训练模型，也不必在每一项任务上都支付前沿闭源模型的高昂费用，就可以基于现有模型继续开发。
不同的任务，也可以选择不同成本和能力的模型。
真正需要最强能力的问题，可以交给前沿模型处理；其他大量日常任务，则可以使用成本更低、效率更高的专业模型。
随着 AI 逐渐应用到数十亿项日常工作中，这种按需选择模型的方式，将决定 AI 能否在经济上长期持续发展。
美国要赢得 AI 时代，关键不是只拥有少数最强模型，而是让 AI 真正进入工厂、医院、农场、课堂和普通中小企业的工作流程。
开放权重还可以加强市场竞争。
只有竞争充分，AI 带来的收益才不会集中在少数企业手中，而能被更广泛地分享。
当更多机构可以开发、调整和部署先进模型时，竞争也不再局限于模型厂商之间，而会延伸到云计算、芯片、应用和服务等整个产业链。
这种竞争能够推动创新、降低成本，并让 AI 创造的价值惠及更广泛的经济领域。
开放权重也能让客户拥有更大的自主权。
企业在投入大量资金建设 AI 能力时，最担心的问题之一，是被长期锁定在某一家供应商的平台上，或者失去自己多年积累的知识和能力。
开放权重模型可以降低这种风险。
企业能够掌控自己的数据，根据业务需要评估和调整模型，并决定将模型部署在哪里。
当企业通过 AI 创造价值时，开放权重也让这些价值真正沉淀在企业内部，包括不断优化的模型、专业能力和长期积累的行业知识。
当然，开放权重确实存在真实而特殊的风险。
模型权重一旦公开，就会脱离原始开发者的控制，后续出现的修改版本也很难追踪或撤回。
但应对这些风险，不能简单地禁止开放权重。
当网络攻击者开始使用先进 AI 时，防御者也必须获得能力相当的模型，才能发现、模拟并应对新的安全威胁。开放模型可以扩大整个行业的防御能力，提高透明度，并让更多团队参与漏洞发现和修复。
事实上，开放可能是提升 AI 安全和网络安全的重要路径之一。
闭源模型并不天然安全。它们同样可能遭到入侵、被滥用，或者以外界无法察觉的方式出现问题。
如果先进 AI 能力只掌握在少数闭源模型和供应商手中，风险反而会进一步集中。这不仅会形成少数几个单点故障，也会削弱竞争，让关键技术受制于少数企业。
相比之下，开放权重模型能够让更多研究人员和开发者检查模型行为、寻找漏洞、开发防护措施，并持续改进模型。
开源软件的发展已经证明，透明并不一定比封闭更危险，有时反而更加安全。AI 安全同样需要让更多人有能力测试、评估和加固社会所依赖的模型。
开放权重也有利于开展严格的基准测试、安全评估和红队测试，并根据真实、已经被证实的风险建立防护措施，而不是简单地默认闭源系统就一定安全。
强大的 AI 生态不会自然出现，政策制定者现在需要采取行动。
相关措施包括：扩大初创公司和研究人员获得算力的渠道；投资共享的数据集、工具和评估框架；避免过早限制开放模型，以免压制竞争，或迫使相关创新转移到海外。
同时，还需要发展强大的应用层，让各行业能够根据自身需求自主使用 AI。
在制定相关政策时，也应避免将正常的模型开发技术与不当获取模型价值混为一谈。
蒸馏，就是利用一个模型的输出来训练或改进另一个模型。这是一项被广泛使用的技术，可用于提升模型能力、开展评估和验证。
从已有技术中学习，在其基础上继续开发和改进，本就是技术创新长期以来的重要方式。自开源软件兴起以来，这种模式一直在推动产业进步。
当然，非法从闭源模型中获取商业价值，确实会引发合理担忧。
但这类问题应通过有针对性的法律和商业规则解决，而不是对在 AI 创新中发挥重要作用的技术实施全面限制。
AI 时代完全可能成为一个更加繁荣的时代。
只要作出正确选择，开放权重 AI 就能够扩大机会、促进竞争、延续美国的技术领先地位、降低风险，并让这项技术带来的利益在整个经济体系中得到更广泛的分享。
这样的未来值得建设，美国也应当在建设这一未来的过程中发挥领导作用。
美国外交关系协会（CFR）中国与新兴技术高级研究员 Chris McGuire 转发黄仁勋的帖子并表示，美国可能通过禁止云服务商托管中国 AI 模型、限制美国企业购买中国模型 API，以及禁止受管制 AI 芯片用于训练和运行中国模型等方式，对中国 AI 行业实施限制，但不会针对开放权重模型本身，也不会限制美国及其盟友的开放模型。
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